文理融合で社会課題を解決。幅広い分野の実践的専門科目が特徴

 ではどんな特長を打ち出すのか。日本でもここ1、2年で、従来の情報系学部ではなく、データサイエンスをキーワードに、まとまった教育・研究組織を作る動きが始まりました。すでに国、公、私立それぞれ1校が立ち上がっていて、私たちでおそらく国内で4番目。私立大学としては2番目になります。

 ただ、先行する各大学がいずれも理系(自然科学系)からのアプローチが中心なのに対して、本学は文系(人文・社会科学系)からのアプローチも可能とし、学際領域、応用に近い分野に軸足を置き、社会での活用をより意識した《キャリアにつながるデータサイエンス》が学べることを特長とします。定員も240名と多く、これまでの本学の学生のプロフィールから、データサイエンスを身につけ社会を中堅で支える人材育成をイメージし、理系だけでなく、文系の学生も受け入れることにしました。

 専門科目は数学、プログラミング、アルゴリズム、インターネットの仕組みなどを学ぶ「データサイエンス基礎科目」と「データサイエンス発展科目」で、後者は《ビジネス》《観光》《社会》《スポーツ》をはじめとした様々な分野(写真)を対象とした「価値創造基礎科目」と「データサイエンス実践科目」からなります[図1]。情報学を究めることももちろんできますが、データサイエンスの専門家を目指すわけではないという学生には、自分の興味のあるテーマ、目指す進路、解決したい課題にあわせて、データサイエンスを活用して、「価値創造」にチャレンジしてもらいます。

[図1]

[図1]


 

もちろんデータサイエンスは社会のすべての分野とかかわりますから、卒業後の進路はあらゆる分野、職種が対象となります。目指すのは、現場に近い、現場で役立つ、それぞれの職場で必要なプログラム、オンライン環境をサポートできる、まさに《現場で活躍するデータサイエンティスト》。図2でいえば★印の、「データサイエンス課題解決ができる人材」に位置付けられる、今後最も不足すると考えられる層です。

 

[図2]

[図2]


 

教員も、総務省統計局、内閣府、日本銀行などの中央官庁・中央銀行OBや、シンクタンク、各分野のビジネス経験者などを新たに加え、元々の各分野の専門家とともに、データサイエンス以外の実務家も充実させます。

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大学ジャーナルオンライン編集部

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